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整體聯系-系統中的復雜關聯

音頻整理：

今天我們說說整體聯系一個很重要的因素，就是系統中的復雜關聯。

我們不妨先以一個例子去說，就是谷歌旗下的DeepMind，就是開發了人工智能程序阿爾法狗的公司。如果大家了解圍棋的話都知道，現在世界上頂尖圍棋手，都完完全全不是阿爾法狗的對手。

這里講的DeepMind做一件什么事情呢？就是他把谷歌數據中心的耗電，降低了15%，或者說把電力的利用率提升了15%。

大家想一想這個事情怎么做？一個數據中心的設備一開機就開始耗電，我們找不出一個數學模型，怎么去進一步的去降低它的耗電。他們的做法就是，用幾千個傳感器去采集設備的一些數據，比如說溫度、電量、耗電率等，包括建筑物的結構，因為不同的數據中心建筑物結構不一樣，還包括天氣狀況、氣候狀況等。

那么這些數據采集之后，進行深度學習，就發現影響系統耗電的復雜因素關聯，而這些關聯是以前工程師和學者們都沒意識到的，那么進而采取措施就把耗電降下來。

所以說，現在一個企業、制造的大系統、工廠、車間的耗電，其實真正要采取措施進一步的節電的話，那里頭的影響的因素是非常復雜的，靠人力去尋找是發現不了那些復雜關聯的。

好在我們現在有新的手段，就是大數據、人工智能手段，幫我們去發現這些復雜關聯。